La nueva cultura de “lo quiero ahora” ha impulsado un cambio en la manera de operar de los bancos, pero la necesidad de inmediatez y facilidad han puesto a muchas organizaciones financieras en aprietos a la hora de cuidar y resguardar los fondos de sus clientes frente a estafas, justo en los pagos.
La modalidad de pago instantáneo RTP (Real Time Payments) ha traído dos cambios fundamentales: que cambia el flujo de aprobaciones a procesamiento directo STP (Straight Through Processing), y así implifica la participación de sistemas de clearing, haciendo directa la transferencia entre emisor y receptor.
El segundo gran cambio es que estas transferencias son finales e irrevocables, por lo que una vez que se logra extraer el dinero de la cuenta, el defraudador tendría acceso a ella. Esto ha llevado a un aumento importante del phishing, refiere INFORM en un comunicado.
Considerando lo anterior, la industria financiera, y particularmente los bancos, deben evolucionar en cómo prevenir el fraude. Actualmente, muchas empresas del rubro centran su estrategia de prevención en herramientas que se basan en ML (aprendizaje de máquina) o en reglas basadas en conocimiento.
Ambos enfoques implementados de manera aislada o con herramientas anticuadas presentan grandes vulnerabilidades al momento de enfrentarse a nuevas tendencias o la necesidad de reaccionar en tiempo real, identificando nuevos patrones de fraude.
Soluciones de prevención de fraude con un enfoque de Inteligencia Artificial híbrida que combina reglas con lógica difusa basadas en conocimiento con modelos de ML son una opción, pues identifica y previne transacciones fraudulentas, permitiendo a las organizaciones detener el fraude antes de que se produzca.